AC多模式匹配算法 特点：应用有限自动机巧妙地将字符比较转化为了状态转移。此算法有两个特点：一是扫描文本时完全不需要回溯，二是时间复杂度为O(n)与关键字的数目和长度无关，但所需时间和文本长度以及所有关键字的总长度成正比。 算法思想：用多模式串建立一个确定性的树形有限状态机，以主串作为该有限状态机的输入，使状态机进行状态的转换，当到达某些特定的状态时，说明发生模式匹配。AC 多模式匹配算法的实现可分预处理和搜索查找两个阶段。在预处理阶段根据待匹配的模式串组生成有限状态机；搜索查找阶段状态机根据输入的文本串进行状态跳转，当到达某一状态时，该状态有匹配的模式串，则匹配成功。AC 状态机包括goto、fail 和output 3 个函数。 实现步骤：1. 构造字典树；2. 搜索路径的确定(即构造失败指针)；3. 模式匹配过程。

SPENCER多模式人员检测和跟踪框架 在欧盟FP7项目的背景下开发的针对移动机器人的基于ROS的多模式人员和组检测和跟踪框架。 功能一览 多模式检测：在一个通用框架中的多个RGB-D和2D激光检测器。 人员跟踪：基于最近邻居数据关联的高效跟踪器。 社会关系：通过连贯的运动指标估算人与人之间的空间关系。 群体追踪：根据人群的社会关系来检测和追踪人群。 鲁棒性：各种扩展功能（例如IMM，跟踪启动逻辑和高召回检测器输入）都使人员跟踪器即使在非常动态的环境中也能相对鲁棒地工作。 实时：在游戏笔记本电脑上以20-30 Hz的频率运行，跟踪器本身仅需要1个CPU内核的10％。 可扩展和可重用：结构良好的ROS消息类型和明确定义的接口使集成自定义检测和跟踪组件变得容易。 强大的可视化：一系列可重复使用的RViz插件，可通过单击鼠标进行配置，以及用于生成动画（2D）SVG文件的脚本。 评

在本文中，我们将深入探讨基于STM32微控制器的一个项目，该项目实现了一个高效的单按键操作界面，结合了HMI（人机交互）串口屏显示和蜂鸣器反馈功能。这个设计巧妙地利用了单个按键的不同触发模式，即短按和长按，来实现多模式选择与确认操作。它已经被验证并在机器人实验室中得到了实际应用，因此具有很高的实用价值。 让我们了解一下“单按键多模式选择”这一概念。在传统的嵌入式系统中，用户界面通常需要多个物理按键来控制不同的功能。然而，在这个项目中，通过软件策略的优化，仅需一个按键就能完成多种操作，大大简化了硬件设计。短按通常用于切换或浏览可用模式，而长按则用于确认所选模式，执行对应的操作。这种设计不仅节约了成本，还减少了用户操作复杂性。 接下来，我们关注HMI串口屏。HMI（Human Machine Interface）是人与机器交流的接口，串口屏则是通过串行通信接口连接到微控制器的一种显示屏。在这个项目中，串口屏用于实时显示当前的模式状态以及相关的功能信息。STM32通过串口与串口屏进行通信，将处理后的数据发送到屏幕显示，用户可以通过屏幕直观地了解系统状态，提高了交互性和用户体验。 “HMI串口通信协议”是实现这一功能的关键。常见的串口通信协议有RS-232、RS-485和UART等，这里很可能是使用了UART（通用异步接收/发送）协议。UART允许STM32以较低的数据速率与串口屏交换信息，如模式选择、确认信号等。串口通信协议包括帧格式、数据速率、起始位、停止位和校验位等参数设置，这些都需要在软件代码中精确配置。 然后，蜂鸣器的集成为系统添加了音频反馈。在用户进行操作时，蜂鸣器可以发出不同频率或持续时间的声音，以区分短按和长按，或者在执行特定功能时提供反馈。蜂鸣器的控制通常涉及到GPIO（通用输入/输出）引脚的驱动，通过设置高低电平来产生声音。 这个项目巧妙地整合了单按键操作、HMI串口屏显示和蜂鸣器反馈，实现了简洁高效的人机交互。它展示了STM32的强大功能，以及在嵌入式系统设计中如何通过软件创新来优化硬件资源。通过学习这个项目的实现细节，开发者可以更好地理解和应用类似的交互设计，特别是在资源有限的嵌入式环境中。

该源代码是基于WM算法实现的实现的多模式匹配算法，应用c++代码实现。

OmniNet：用于多模式多任务学习的统一架构 OmniNet是用于多模式多任务学习的Transformer体系结构的统一和扩展版本。 单个OmniNet体系结构可以对几乎任何现实领域（文本，图像，视频）的多个输入进行编码，并能够跨多种任务进行异步多任务学习。 OmniNet体系结构包含多个称为神经外围设备的子网，用于将特定于域的输入编码为时空表示形式，并连接到称为中央神经处理器（CNP）的通用中央神经网络。 CNP实现了基于变压器的通用时空编码器和多任务解码器。 该存储库包含用于的官方Pytorch实施（Pramanik等）。 本文演示了OmniNet的一个实例，该实例经过联合训练以执行

#NeuroRA 从多模态神经数据进行表示分析的Python工具箱 概述 代表性相似性分析（RSA）已成为一种流行的有效方法，用于测量不同模式下多变量神经活动的代表性。 NeuroRA是一个基于Python的易于使用的工具箱，可以在几乎所有种类的神经数据中完成有关RSA的一些工作，包括行为，EEG，MEG，fNIRS，sEEG，ECoG，fMRI和其他一些神经电生理数据。 此外，用户可以在NeuroRA上进行神经模式相似度（NPS） ，时空模式相似度（STPS）和受试者间相关度（ISC） 。 安装 点安装神经元 纸 Lu，Z.，＆Ku，Y.（2020年）。 NeuroRA：来自多模式神经数据的表示分析的Python工具箱。 神经信息学前沿。 14：563669。 doi：10.3389 / fninf.2020.563669 网站及使用方法 在查看更多详细信息。 您可以在阅读或在下载

开源的AC算法 多模式匹配实现 代码非常简单 清晰明了 适合新手学习，代码分析可以参照大神博文 一个开源AC算法源码分析

软件无线电是近年来提出的一种新的无线通信体系结构。软件无线电的基本思想是以一个通用、标准、模块化的硬件平台为依托，通过软件编程来实现无线电台的各种功能，从基于硬件、面向用途的电台设计方法中解放出来。功能的软件化实现势力要求减少功能单一、灵活性差的硬件电路，尤其是减少模拟环节，把数字化处理（A/D和D/A变换）尽量靠近天线。软件无线电强调体系结构的开放性和全面可编程性，通过软件更新改变硬件配置结构，实现新的功能。软件无线电采用标准的、高性能的开放式总线结构，以利于硬件模块的不断升级和扩展。 　　软件无线电（softwareradio）在一个开放的公共硬件平台上利用不同可编程的软件方法实现所需要的

这是一个基于EBYTE的E108-GN01模块设计的GPS定位板。 通讯协议:支持NMEA0183 V4.1和以前的版本， 最大固定更新频率可以达到10Hz 特性:E108-GN01是高性能的多模式卫星定位和导航芯片， 高集成度 低功耗和低成本。 它体积小，功耗低。 定位应用程序。 并且它提供与其他模块制造商兼容的软件和硬件接口， 大大减少了用户的开发周期支持 支持的定位系统:BDS / GPS / GLONASS / GALILEO / QZSS / SBAS 通讯方式:UART（TXD / RXD）或GPIO 指标说明: 电源:电源 IPPS:闪烁成功 V-RF:有源天线电源 TXD:数据传输 黄色的卫星是北斗 蓝色的卫星是GPS， 镶嵌图的位置是该位置的经度和纬度。使用Google地球， 您会看到准确性非常高。

MMVARI 是用于业余无线电的多模式数字调制通信软件